基于注意力哈希融合對比損失的鳥鳴聲識別

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摘 要：針對自然環(huán)境中采集的鳥鳴聲數(shù)據(jù)存在的長度不對齊性、冗余性、噪聲、類內(nèi)差異大的問題，提出一種由基于多級注意力的兩階段哈希算法和由融合對比損失輕量級分類器構(gòu)成的自動化鳥鳴聲識別模型。哈希算法一階段解決冗余性和噪聲的問題，首先將對數(shù)梅爾頻譜圖分塊并計算每個片段之間的自注意力，提取計算得到的多級自注意力權(quán)重矩陣，然后利用自定義抑噪系數(shù)加權(quán)后的權(quán)值矩陣裁切輸入中的冗余和噪聲片段；哈希算法二階段解決輸入維度不對齊的問題，利用多級注意力構(gòu)建的關(guān)聯(lián)式權(quán)重矩陣篩選輸入片段，實現(xiàn)維度歸一化。（剩余18102字）